AdaBoost ã®å¼±å¦ç¿’器を色々試ã—ã¦ã¿ãŸ - Qiita
åˆã‚ã« ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ã€Machine Learning Advent Calendar 2016 5日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 複数ã®å¦ç¿’器（弱å¦ç¿’器ã€weak learner）を組ã¿åˆã‚ã›ã¦ã‚ˆã‚Šã‚ˆã‚Šæ€§èƒ½ã®é«˜ã„å¦ç¿’器（強å¦ç¿’器ã€strong learner）を作るã€ã‚¢ãƒ³ã‚µãƒ³ãƒ–ルå¦ç¿’ã®æ‰‹æ³•ã®ä¸€ã¤ã€ãƒ–ースティング。 ãã®ä¸ã§ã‚‚代表的ãªã€AdaBoost。 PRML本ã«ã‚‚載ã£ã¦ã„る（日本語版下巻p.374）ã—ã‚°ã‚°ã‚Œã°å®Ÿè£…例もã„ãらã§ã‚‚出ã¦ãã¾ã™ã‘ã‚Œã©ã€å¼±å¦ç¿’器ã¨ã—ã¦ä¸€ç•ªå˜ç´”ãªæ±ºå®šæ ªï¼ˆdecision stump）を用ã„ãŸä¾‹ã°ã‹ã‚Šã€‚ ãれを他ã®ã‚‚ã®ã«å¤‰ãˆãŸã‚‰ã€æ€§èƒ½ã«ã©ã†å½±éŸ¿ã™ã‚‹ã‹ã€‚æ€ã„ã¤ãã§å®Ÿé¨“ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚1 実験環境 Mac OSX 10.11.6 Core i7 3.1GHz / 16GB RAM Julia v0.5.0 IJulia（Julia ã® Jupyter カーãƒãƒ«ï¼‰ã€Gadfly（Juli
F値 - 機械å¦ç¿’ã®ã€Œæœ±é·ºã®æœWikiã€
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Python: ベイズ最é©åŒ–ã§æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’モデルã®ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータをé¸ã¶ - CUBE SUGAR CONTAINER
機械å¦ç¿’モデルã«ãŠã„ã¦ã€äººé–“ã«ã‚ˆã‚‹ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ãŒå¿…è¦ãªãƒ‘ラメータをãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータã¨å‘¼ã¶ã€‚ ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータをãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã™ã‚‹ã‚„ã‚Šæ–¹ã¯è‰²ã€…ã¨ã‚る。 例ãˆã°ã€è‰¯ã•ãã†ãªãƒ‘ラメータã®çµ„ã¿åˆã‚ã›ã‚’å…¨ã¦è©¦ã™ã‚°ãƒªãƒƒãƒ‰ã‚µãƒ¼ãƒã‚„ã€ç„¡ä½œç‚ºã«è©¦ã™ãƒ©ãƒ³ãƒ€ãƒ サーãƒãªã©ã€‚ 今回ã¯ã€ãã‚Œã¨ã¯ã¡ã‚‡ã£ã¨é•ã£ãŸãƒ™ã‚¤ã‚ºæœ€é©åŒ–ã¨ã„ã†ã‚„り方を試ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ ベイズ最é©åŒ–ã§ã¯ã€éŽåŽ»ã®è©¦è¡Œçµæžœã‹ã‚‰æ¬¡ã«ä½•å‡¦ã‚’調ã¹ã‚Œã°è‰¯ã„ã‹ã‚’確率分布ã¨ç²å¾—関数ã«ã‚‚ã¨ã¥ã„ã¦æ±ºã‚る。 ã“ã‚Œã«ã‚ˆã‚Šã€æ¯”較的少ãªã„試行回数ã§ã‚ˆã‚Šå„ªã‚ŒãŸãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータãŒé¸ã¹ã‚‹ã¨ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ Python ã§ãƒ™ã‚¤ã‚ºæœ€é©åŒ–ã‚’ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ãƒ‘ッケージã¨ã—ã¦ã¯ Bayesian Optimization ã‚„ skoptã€GPyOpt ãªã©ãŒã‚る。 今回ã¯ã€ãã®ä¸ã§ã‚‚ Bayesian Optimization を使ã£ã¦ã¿ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸã€‚ 使ã£ãŸç’°å¢ƒã¯æ¬¡ã®é€šã‚Šã€‚ $ sw_vers Produ
Nested versus non-nested cross-validation
Note Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder Nested versus non-nested cross-validation# This example compares non-nested and nested cross-validation strategies on a classifier of the iris data set. Nested cross-validation (CV) is often used to train a model in which hyperparameters also need to be optimized. Nested CV estima
æ‘ä¸Šç ”ç©¶å®¤ã€€ç”»åƒå‡¦ç†
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SIFT (Scale-Invariant Feature Transform, スケールä¸å¤‰ã®ç‰¹å¾´å¤‰æ›)ã®ç´¹ä»‹ — OpenCV-Python Tutorials
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform, スケールä¸å¤‰ã®ç‰¹å¾´å¤‰æ›)ã®ç´¹ä»‹Â¶ ç†è«–¶ å‚考: è—¤å‰æ°ã«ã‚ˆã‚‹SIFTã®ç´¹ä»‹ãŒåˆ†ã‹ã‚Šã‚„ã™ã„ ã“ã‚Œã¾ã§ã®ç« ã§ã€Harrisã®æ‰‹æ³•ãªã©ã®ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼æ¤œå‡ºã®æ–¹æ³•ã‚’å¦ã‚“ã 。ã“れらã®æ‰‹æ³•ã¯å›žè»¢ä¸å¤‰ã§ã‚ã£ãŸã€‚ã¤ã¾ã‚Šã€ç”»åƒãŒå›žè»¢ã—ã¦ã„ã¦ã‚‚ã€åŒã˜ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ã‚’見ã¤ã‘られる手法ã§ã‚ã£ãŸã€‚ç”»åƒãŒå›žè»¢ã—ã¦ã‚‚コーナーã¯ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ã®ã¾ã¾ã€ã¨ã„ã†ã®ã¯æ˜Žã‚‰ã‹ã§ã‚る。ã—ã‹ã—ã€ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ«ï¼ˆæ‹¡å¤§ç¸®å°ï¼‰ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã©ã†ã§ã‚ã‚ã†ã‹ã€‚ç”»åƒãŒæ‹¡å¤§ç¸®å°ã•ã‚ŒãŸã‚‰ã€ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ã¯ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ã§ãªããªã£ã¦ã—ã¾ã‚ãªã„ã ã‚ã†ã‹ã€‚例ãˆã°ä¸‹ã®ç”»åƒã‚’見ã¦ã¿ã‚ˆã†ã€‚å·¦ã®ç”»åƒã«ã‚ã‚‹å°ã•ãªã‚¦ã‚£ãƒ³ãƒ‰ã‚¥ã®ä¸ã®ã‚³ãƒ¼ãƒŠãƒ¼ãŒå³å›³ã®ã‚ˆã†ã«æ‹¡å¤§ã•ã‚Œã¦ã„る。ã“ã“ã§å³å›³ã®ç”»åƒã‚’åŒã˜ã‚µã‚¤ã‚ºã®ã‚¦ã‚£ãƒ³ãƒ‰ã‚¥ã§ã¤ãŽã¤ãŽå–り出ã—ã¦è¦‹ã¦ã„ãã¨ã€ã‚‚ã¯ã‚„コーナーã¯ãªããªã£ã¦ã„る。ã“ã®ã“ã¨ã‹ã‚‰æ˜Žã‚‰ã‹ãªã‚ˆã†ã«ã€Harrisã®æ–¹æ³•ã¯ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ«
Python: パラメータé¸æŠžã‚’ä¼´ã†æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’モデルã®äº¤å·®æ¤œè¨¼ã«ã¤ã„㦠- CUBE SUGAR CONTAINER
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交番ã®è¦å¯Ÿå®˜åˆºã•ã‚Œæ„è˜ä¸æ˜Ž 拳銃奪ã„犯人逃走 大阪 å¹ç”° | NHKニュース
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ã‹ã‚‹ã‘ã‚“ @gorira_bomb 茨城県日立市ã¯ãƒ©ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒ«ãŒå¸‚ã‹ã‚‰æ”¯çµ¦ã•ã‚Œã‚‹ã‹ã‚‰å®¶åºã§ã¯è²·ã‚ãªã„ã‚“ã ã‘ã©ã€è²§å¯Œã®å·®ãŒå‡ºãªãã¦ã„ã„ã¨æ€ã†ã。制æœã‚‚支給ã•ã‚Œã‚Œã°ã„ã„ã®ã«ã¨æ€ã†ã€‚ãªã‚“ã¨ã‹ä¸»ç¾©ã£ã¦ã„ã†ã‚“ã˜ã‚ƒãªã„ã‘ã©åŸºæœ¬ã¯å¹³ç‰ãŒã„ã„よ。特ã«åä¾›ã¯ã。 2019-06-13 20:43:19 リンク www.city.hitachi.lg.jp 日立市教育委員会｜ランドセルã«ã¤ã„㦠日立市ã«ãŠä½ã¾ã„ã§å°å¦æ ¡ã«å…¥å¦ã™ã‚‹æ–°1年生ã¸ã€å…¥å¦å¼å½“æ—¥ã«ãƒ©ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒ«ã‚’贈呈ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚
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å…ˆã«çµè«–を書ã。 大å¦ã®ç ”究力ãŒè¡°é€€ã—ãŸæœ€å¤§ã®ç†ç”±ã¯ã€Œæ•™è‚²æ”¹é©ã€ã§ã‚る。予算ã®æ¸›å°‘ãŒæœ€å¤§ã®ç†ç”±ã§ã¯ãªã„。 教育改é©ã‚’ã‚„ã‚ã‚Œã°ã€äºˆç®—を増やã•ãšã¨ã‚‚ç ”ç©¶åŠ›ã¯å‘上ã™ã‚‹ã€‚ ã‚‚ã£ã¨å¹³æ˜“ã«æ›¸ã‘ã°ã€ æ•™è‚²ã‚’é ‘å¼µã‚Šã™ãŽãŸã‹ã‚‰ç ”究力ãŒè½ã¡ãŸã®ã§ã‚る。 教育ã«ã¯æ‰‹ã‚’抜ã„ã¦ã€ç ”究ã«åŠ›ã‚’注ãã¹ãã§ã‚る。 éŽåŽ»ã®ç ”究æˆæžœãŒç¾ä»£ã®ãƒŽãƒ¼ãƒ™ãƒ«è³žå—賞ã«çµã³ä»˜ã„ã¦ã„ã‚‹ç†ç”±ã‚’端的ã«è¨€ãˆã°ã€ 「昔ã¯æ•™è‚²ã‚’é©å½“ã«ã‚„ã£ã¦ã„ãŸã‹ã‚‰ã€ã§ã‚り「時間ãŒãŸã£ã·ã‚Šã‚ã£ãŸã‹ã‚‰ã€ã§ã‚る。 今ã¯ã€ç”£æ¥ç•Œã‹ã‚‰ã®åœ§åŠ›ã§æ§˜ã€…ãªæ•™è‚²æ”¹é©ãŒå¼·çƒˆã«é€²ã‚られã¦ã„る。 皮肉ãªã“ã¨ã«ã€ã©ã‚“ãªã«æ•™è‚²ã«åŠ›ã‚’入れã¦å„ªç§€ãªäººæを育ã¦ã¦ã‚‚ã€ãã®èƒ½åŠ›ã‚’å分ã«æ´»ã‹ã™ã ã‘ã®å ´æ‰€ãŒä»Šã®ç”£æ¥ç•Œï¼ˆã¨ãã«çµŒå›£é€£ï¼‰ã«ã¯å˜åœ¨ã—ãªã„。 ãã‚“ãªã“ã¨ã¯ã€Œé€€è·ã—ã¾ã—ãŸã€ç³»ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã§ã‚‚èªã‚ã°æ˜Žã‚‰ã‹ã 。 改ã‚ã¦è¨€ã†ã¾ã§ã‚‚ãªã„ãŒã€å¤§å¦æ•™å“¡ãŒæŒã¤ãƒªã‚½ãƒ¼ã‚¹ã¯æœ‰é™ã§ã‚る。 教育ã«ãƒªã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’割ã‘ã°ã€ãã®åˆ†ã€ç ”究ã«å‰²
#フェミニストãŒè„±ã„ã˜ã‚ƒã ã‚ã§ã™ã‹ ã‚¿ã‚°ã®ã¾ã¨ã‚ #KuToo
石å·å„ªå®Ÿ#フェミサイドを許ã•ãªã„🇯🇵🌈🥺👞👠@ishikawa_yumi 1万人を超ãˆã¾ã—ãŸï¼ メールアドレスã¨ãŠåå‰ã ã‘ã§ç½²åãŒã§ãã¾ã™ã€‚ å•é¡Œç‚¹: ①性別ã«ã‚ˆã£ã¦åŒã˜è·å ´ã§å¼·åˆ¶ã•ã‚Œã‚‹æœè£…ãŒé•ã†ã“㨠②å¥åº·ã‚’害ã—ã¦ã¾ã§å¼·åˆ¶ã•ã‚Œã‚‹ãƒžãƒŠãƒ¼ã¨ã¯ï¼Ÿ 「厚生労åƒçœå®›: ＃KuToo　è·å ´ã§ã®ãƒ’ール・パンプスã®å¼·åˆ¶ã‚’ãªãã—ãŸã„ï¼ã€ chng.it/ZCbdcL2K @change_jpより 2019-02-21 15:25:58
タイピングãŒé…ã„新人ã•ã‚“ã«ãŠã™ã™ã‚ã—ãŸã„ã‚µã‚¤ãƒˆï¼ˆãƒ„ãƒ¼ãƒ«ï¼‰ä¸€è¦§ï¼ - るるブãƒã‚°
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ブースティングã¨ã‚¢ãƒ€ãƒ–ースト（AdaBoost）ã«ã¤ã„ã¦è©³ã—ã解説 - 具体例ã§å¦ã¶æ•°å¦
「性行為もã§ãã‚‹ã™ã°ã‚‰ã—ã„èžè³‡ã€ 男性è·å“¡ãŒé€®æ•ã•ã‚ŒãŸã€Œã²ã¨ã¨ãèžè³‡ã€ã¨ã¯ï¼Ÿ - å¼è·å£«ãƒ‰ãƒƒãƒˆã‚³ãƒ ニュース
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